Les géants tech chinois rejettent les accélérateurs IA Huawei pour le GPU RTX Pro 5500, malgré l’incertitude de NVIDIA
Malgré les restrictions américaines, les géants technologiques chinois continuent de miser massivement sur les GPU de NVIDIA pour l’IA. Les alternatives locales comme Huawei peinent à rivaliser, notamment à cause du crucial écosystème CUDA.
Des commandes record malgré des livraisons incertaines
ByteDance, Alibaba et Tencent ont passé commande pour plus de 3 millions d’unités du GPU NVIDIA RTX PRO 5500, selon un nouveau rapport. Cette ruée vers le matériel américain persiste alors que les puces plus récentes de NVIDIA, comme la B300, sont interdites d’export vers la Chine. Les entreprises chinoises jugent qu’il n’existe pas de meilleure alternative, malgré l’incapacité de NVIDIA à honorer la totalité de ces commandes colossales.
La valeur totale de ces commandes s’élèverait à environ 35 milliards d’euros. NVIDIA aurait averti ses partenaires qu’elle ne pourrait satisfaire qu’entre 5 et 10 % des demandes de RTX PRO 5500, le total des commandes en Chine dépassant les 6 millions d’unités. Face à l’interdiction des puces B300 et aux conditions restrictives sur la H200, la logique voudrait pourtant que ces firmes se tournent vers les accélérateurs Huawei Ascend pour éviter les problèmes à l’export.
Cependant, la supériorité de NVIDIA en termes de performances brutes et, surtout, de support CUDA, reste décisive. Le RTX PRO 5500 se présente comme un choix solide avec ses 84 Go de mémoire GDDR7 ECC, ses 21 760 cœurs CUDA et une bande passante mémoire de 1,398 To/s.
Sur le papier, l’Ascend 950PR de Huawei offre des spécifications supérieures, avec 128 Go de mémoire et une bande passante similaire, pour une consommation énergétique équivalente. Mais le support logiciel compte autant que le matériel. C’est cette différence qui oblige Huawei à adopter des approches complexes, comme l’empilement de plusieurs puces, pour compenser ses lacunes.
Même moins puissant que les B300 et H200, le RTX PRO 5500 reste l’outil idéal pour les firmes chinoises qui souhaitent l’utiliser pour l’inférence IA, une tâche généralement moins gourmande en calcul que l’entraînement de modèles sur des données massives. Elles sont donc prêtes à débourser des milliards.
La demande est telle qu’elle ressuscite même des modèles anciens. Le Tesla V100 de NVIDIA, vieux de 9 ans et pourtant discontinué, connaît un regain de popularité. Ses 32 Go de mémoire HBM2 suffisent à exécuter des LLM de taille moyenne sur des configurations abordables. Cette soudaine demande fait grimper son prix sur le marché de l’occasion, avec une prime d’environ 200 euros sur les unités d’occasion.
